對(duì)多元線性回歸模型在物流成本預(yù)測(cè)中的應(yīng)用的解讀(留存版)
【正文】 m*22+*23+*=dL得該模型無自相關(guān)性。基于以上的分析結(jié)果，本文有針對(duì)性的提出降低社會(huì)物流成本的建議：其一，降低體制性物流成本；第二，加強(qiáng)庫(kù)存管理；第三，支持專業(yè)化的第三方物流發(fā)展；第四，借助現(xiàn)代化的信息管理系統(tǒng)控制和降低物流成本。]=4R2X因此接受原假設(shè)，即不存在異方*X12stat Prob(Fstatistic) 由此，可以得到：e2regression SquaresSample:與*顯著相關(guān)，通過XWMean （二）數(shù)據(jù)分析輸入數(shù)據(jù)到3)由運(yùn)輸成本（SquaresSample:regression stat Prob(Fstatistic) .R2=，F(xiàn)pro(tStatistic)值看它們的擬合效果，分別是+R2Xvar Adjustedcriterion Log2+*42(2)的c 23+*4對(duì)模型（1）采用由于模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值的相對(duì)誤差合圖和圖1**=3及其平方項(xiàng)與交叉項(xiàng)作輔助回歸，得表cX和PAkaike2012Included2X）、保管成本（）、包裝及貨損成本（ 2011 Error tStatistic Pro
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